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肾结石医学图像分割数据集(LabelMe格式,含359张图片,1个类别).zip

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简介:
本资料包含359张用于肾结石识别与研究的医学图像,采用LabelMe标注格式,提供单一类别的精确分割信息。适合深度学习和计算机视觉领域相关科研使用。 样本图展示在博客文章内。 文件存储于服务器上,请务必通过电脑端预览资源详情后再进行下载。 数据集格式:采用labelme标准(不含mask文件,仅包括jpg图片及对应的json文件)。 图片数量(即jpg文件个数):359张; 标注数量(即json文件个数):359份; 标注类别总数为1类; 具体标注类别名称如下: - 肾结石 (kidney stone) 每个类别的标注框数量统计如下: - 肾结石的标注框总计有 512 个。 使用工具:labelme版本号5.5.0 注释规则:对目标进行多边形绘制(polygon)。 特别说明:可利用labelme软件打开并编辑数据集,但需自行将json格式转换为mask、yolo或coco等格式以支持语义分割和实例分割任务。 重要声明:本数据集中不保证训练模型的精度与权重文件的质量,仅确保提供的标注信息准确合理。

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客服
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  • LabelMe3591).zip
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    本资料包含359张用于肾结石识别与研究的医学图像,采用LabelMe标注格式,提供单一类别的精确分割信息。适合深度学习和计算机视觉领域相关科研使用。 样本图展示在博客文章内。 文件存储于服务器上,请务必通过电脑端预览资源详情后再进行下载。 数据集格式:采用labelme标准(不含mask文件,仅包括jpg图片及对应的json文件)。 图片数量(即jpg文件个数):359张; 标注数量(即json文件个数):359份; 标注类别总数为1类; 具体标注类别名称如下: - 肾结石 (kidney stone) 每个类别的标注框数量统计如下: - 肾结石的标注框总计有 512 个。 使用工具:labelme版本号5.5.0 注释规则:对目标进行多边形绘制(polygon)。 特别说明:可利用labelme软件打开并编辑数据集,但需自行将json格式转换为mask、yolo或coco等格式以支持语义分割和实例分割任务。 重要声明:本数据集中不保证训练模型的精度与权重文件的质量,仅确保提供的标注信息准确合理。
  • 烟雾与明火LabelMe5205,2).zip
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    本数据集包含5205张图像,采用LabelMe标注格式,旨在区分烟雾和明火两类视觉特征,适用于目标检测与分类研究。 样本图展示的是一个包含5205张jpg图片及其对应json文件的数据集,这些数据是使用labelme 5.5.0工具标注的,并遵循特定规则进行多边形框polygon绘制。 该数据集中包括两个类别:smoke(烟)和fire(火)。具体来说: - smoke类别的标注数量为2354个。 - fire类别的标注数量为13438个。 为了使用这些数据,可以将整个数据集导入labelme工具进行进一步编辑。需要注意的是,json文件需要手动转换成mask、yolo或coco格式以便于语义分割或者实例分割的训练任务。 特别提示:此数据集中提供的标记是准确且合理的,但不保证基于该数据集训练出模型的具体精度表现。
  • 西红柿成熟度LabelMe686,3).zip
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    本数据集包含686张采用LabelMe标注工具标记的西红柿图像,涵盖未熟、半熟和全熟三个阶段,适用于机器视觉与农业自动化研究。 样本图:请到服务器资源预览或详情查看后下载。 数据集格式为labelme格式(不包含mask文件,仅包括jpg图片及其对应的json文件)。 - 图片数量(jpg文件个数):686张 - 标注数量(json文件个数):686份 - 标注类别数:3类 - 标注类别名称:[未成熟, 成熟, 腐烂] 每个类别标注的框的数量: - 未成熟计数 = 2452 - 成熟计数 = 1268 - 腐烂计数 = 710 使用了labelme v5.5.0进行标注,对各类别进行了多边形(polygon)的绘制。 重要说明:可以利用LabelMe软件打开并编辑数据集。需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco格式以用于语义分割或者实例分割。 特别声明:本数据集中提供的标注信息准确且合理,并不对训练模型后的精度做出任何保证。
  • 眼睛瞳孔与虹膜LabelMe2662,2).7z
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    本数据集包含2662张图片,采用LabelMe格式标注,涵盖眼睛瞳孔和虹膜两个类别,适用于眼部特征识别与分割研究。 样本图由labelme工具以5.5.0版本进行标注。 数据集格式为labelme格式(不包含mask文件,仅包含jpg图片及其对应的json文件)。 - 图片数量(jpg文件个数):2662张 - 标注数量(json文件个数):2662份 - 标注类别总数:2类 - 类别名称包括pupil和iris - 每一类别的标注框数量: - pupil的标注框共2660个 - iris的标注框共2666个 使用多边形(polygon)进行各分类对象的标记。 重要说明:用户可以利用labelme软件打开并编辑数据集,同时需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco等其他形式以用于语义分割或者实例分割任务。 请注意,本数据集不对训练模型及其权重文件的精度提供任何保证;提供的仅是准确且合理的标注信息。
  • (VOC+Yolo),1071.zip
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    本数据集包含107张图像及对应标注文件,涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供,便于快速集成至各类目标检测项目中使用。 在信息技术领域尤其是计算机视觉方面,数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合,总计有107幅图片,并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes(VOC)和You Only Look Once(YOLO)两种不同的标准进行标注。 首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型,主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中,每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息,这对于训练目标检测模型来说至关重要。 接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统,因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式,包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性,这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求,在虾数据集中同样如此。 训练一个目标识别模型(例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集)通常涉及以下步骤: 1. 数据预处理:根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段:利用提供的训练集合(本例中为虾的107张图片),通过迭代优化来改进模型参数,从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优:使用验证集评估当前模型性能,并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段:最后,在未见过的数据上进行测试,确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。 尽管该数据集中仅包含一个类别(即虾),这虽然简化了分类任务的复杂度,但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言,比如自动识别和计数海鲜产品等场合下,这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。 综上所述,“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑,该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型,并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。
  • 油泄漏检测(VOC+YOLO66331).7z
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    本数据集包含6633张图像,采用VOC和YOLO格式标注,专注于单一类别的石油泄漏检测,旨在提升环境监测技术的精确性和效率。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):6633 标注数量(xml文件个数):6633 标注数量(txt文件个数):6633 标注类别数:1 标注类别名称:[oil] 每个类别标注的框数: oil 框数 = 8754 总框数:8754 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:数据集包含增强图片,请仔细查看图片斟酌下载。 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,仅提供准确且合理的标注。
  • 型识(VOC+YOLO),4766,9.7z
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    本数据集包含4766张用于岩石类型识别的图像,涵盖九种类别。采用VOC和YOLO兼容格式,便于训练高效的目标检测模型。压缩文件为7z格式。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式(仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)。 图片数量:4766张 标注数量: - xml文件个数:4766份 - txt文件个数:4766份 标注类别总数为9种,具体名称如下: 1. Igneous_Basalt 2. Igneous_Diorite 3. Igneous_Granite 4. Metamorphic_Marble 5. Metamorphic_Quartize 6. Sedimentary_Chalk 7. Sedimentary_Limestone 8. Sedimentary_Sandstone 9. Sedimentary_coal
  • 道路圆墩检测(VOC+YOLO),4611.7z
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    本数据集包含461张图片及对应标注,专为道路圆石墩设计,支持VOC与YOLO两种格式,适用于目标检测模型训练和验证。 数据集格式:Pascal VOC 格式 + YOLO 格式(不包含分割路径的 txt 文件,仅包含 jpg 图片及对应的 VOC 格式 xml 文件和 YOLO 格式 txt 文件) 图片数量 (jpg 文件个数) :462 标注数量 (xml 文件个数) :462 标注数量 (txt 文件个数):462 标注类别数:1 标注类别名称:[spherical_roadblock] 每个类别的标注框数: - spherical_roadblock 框数 = 1798 总框数:1798 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行矩形框标记 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证,仅提供准确且合理的标注。
  • 滑坡遥感检测(VOC+YOLO35881).zip
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    本数据集提供一套专为滑坡遥感监测设计的图像资源,包含3588张图片及标注信息,并采用VOC和YOLO两种格式,便于深度学习模型训练与应用开发。 遥感技术在滑坡检测中的应用是地质灾害监测的重要组成部分,能够有效提升对滑坡事件的快速响应能力。随着深度学习技术的发展,YOLO(You Only Look Once)算法因其速度快、准确率高的特点,在物体检测领域得到了广泛应用。“遥感滑坡检测数据集VOC+YOLO格式3588张1类别.zip”正是为此设计的数据集,它包含了3588张遥感图像及其标注信息,并专门针对滑坡这一特定类别进行标注。该数据集遵循了VOC(Visual Object Classes)和YOLO两种标准的结构,方便研究者在模型训练和评估中使用。 VOC格式是一种广泛使用的图像标注方式,它定义了一种用于描述图像中的对象位置、大小及类别的XML文件结构。而YOLO格式则简化为文本段落件形式,每行代表一个对象,并包含类别ID以及该对象的中心点坐标、宽度与高度等信息,使得YOLO算法可以直接读取并应用于快速训练。 本数据集旨在用于机器学习和深度学习模型的训练及验证过程。在深度学习领域中,数据集的质量和规模对模型性能有着直接的影响。此数据集中共有3588张图像,为开发一个能够准确识别滑坡现象的深度学习模型提供了充足的样本数量。由于该数据集仅包含一种类别——即滑坡——因此它特别适合用于特定任务场景下的训练工作,并有助于提高模型对于滑坡特征识别的精确度。 通过使用本数据集,研究人员可以研发出更为精准和高效的滑坡检测系统,在实际应用中如灾害预防、城市规划及应急响应等领域发挥关键作用。完成模型训练后,研究者可将其部署于实时监控体系内,利用遥感图像来自动探测潜在的滑坡风险,并及时发出警报以减少可能造成的损失。 鉴于该数据集同时提供了VOC和YOLO两种格式版本供研究人员选择使用:VOC格式以其详细性和规范性在多种图像识别任务中具有良好的通用适用性;而简洁高效的YOLO格式则特别适合于需要实时处理的应用场景之中。 这份“遥感滑坡检测数据集”为提升地质灾害监测与预防能力提供了一个强大的研究平台,有助于促进相关技术的发展,并在实际应用中发挥重要的作用。通过对该数据集的有效利用,可以提高对地质灾害的识别及预警水平,从而更好地支持相关领域的科学研究和决策制定工作。
  • 拐杖检测(VOC+YOLO27781).7z
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    本数据集包含2778张图片,标注了单一物体类别——拐杖的数据,采用VOC及YOLO两种格式,适用于目标检测模型训练与测试。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2778 标注数量(xml文件个数):2778 标注数量(txt文件个数):2778 标注类别数:1 标注类别名称:[whitecane] 每个类别标注的框数: - whitecane 框数 = 4635 总框数:4635 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:视频采集截图图片,场景类似,请参考相关博文。